大家好，我是在小黑盒更新硬件的gdtop！
“AI到底是不是一場擊鼓傳花的巨大泡沫？”
過去這大半年，無論是關心顯卡幀數的遊戲玩家，還是緊盯行業風向的硬件愛好者，
幾乎所有人心裏都有過這個終極拷問。
成百上千億的資金砸進大模型，這錢到底能不能聽個響？
老黃在GTC大會上釋放了不少極具衝擊力的風向，比如“養龍蝦”，
還向全世界放出豪言，到2027年，英偉達兩代新架構數據中心的營收將突破1萬億美元！
毫不誇張地說，今天老黃的這場英偉達GTC大會，其實是給未來幾年AI發展大方向定調，
這篇文章，我就帶大家逐一拆解老黃在大會上亮出的底牌，
英偉達在佈局哪些方面，哪些是老黃畫的餅，哪些方向老黃是真有東西，
AI瘋狂燒錢的商業邏輯到底怎麼閉環？
還有最關鍵的，在這場史無前例的算力重工業浪潮中，
我們普通人能踩中哪些紅利，到底哪些方向才藏着真正有價值的投資風口。本文篇幅比較長分析乾貨極多，我們直接發車！
大會剛開場，老黃穿着皮衣走上舞臺，
一上來就定了個基調：“大家記住，這是一個技術大會。”
首先帶來的是CUDA的發展史和DLSS5，
今年剛好是CUDA的20週年，CUDA-X庫則是英偉達發明的算法，
很多人都覺得英偉達是賣顯卡賣芯片的，但是英偉達也是一家算法公司，
全球幾乎每一位AI鍊金術士，都離不開CUDA生態，
對CUDA歷史感興趣參考：老黃髮家史——CUDA崛起，英偉達AI的護城河！
比如CUDA深度神經網絡庫cuDNN，幾乎是這輪AI大爆炸的基石。
不過老黃也並沒有忘記遊戲玩家，“造就英偉達的，是GeForce”，
英偉達創立之處就是一家遊戲顯卡公司，
CUDA和AI的起源完全就是當年爲了打遊戲而生出的圖形計算需求，
這波情懷牌打得非常滿，算是給玩家一個巨大的心理安慰，
接下來就是本次大會的第一個技術——DLSS 5，
老黃對DLSS 5的評價極高，直接定義爲計算機圖形學的“GPT時刻”。
之前的DLSS更多是“AI超分辨率”算法，把低分辨率猜成高分辨率，
到了DLSS 5這一代是直接引入3D神經渲染，
從底層技術理解DLSS 5由兩部分組成，先提供虛擬世界的“ground truth”，
比如虛擬世界的結構數據、顏色、運動向量等等，確保圖形的一致性，
然後再用生成式AI注入電影級的真實光照、材質和表面反射，支持實時4K交互遊戲。
老黃現場演示了支持《星空》《生化危機9》和《霍格沃茨之遺》等多款遊戲，
不過demo是用的雙RTX 5090交火，一張卡跑遊戲、一卡專跑DLSS 5 AI模型，
但黃仁勳承諾正式版將優化到單GPU即可運行，預計今年秋季上線。
聊完遊戲，接下來老黃進入到正題，下面是我覺得是大會最能概括老黃野心的一張圖。
圖片最上層是企業端，比如金融業的美銀花旗、零售業的沃爾瑪Target等等，
企業每天產生海量結構化數據，這些公司是數據的源頭，
中間層是存儲+雲服務+商業開源平臺+專有引擎，
各層之間的箭頭代表數據流動、集成和加速關係，
我用一句話解釋就是：企業數據→ 存儲/雲 → 各種處理引擎 → 開源層加速，
老黃希望把全世界所有的數據都利用起來，然後通過CUDA的DF庫cuDF、RAPIDS等工具，
讓這些開源/商業引擎在GPU上也能跑得飛起，這個toB的市場潛力還非常大，隨後上半場大會也是圍繞這張圖展開。
全球現在是三大雲服務廠商——谷歌雲、AWS和Azure，再加上甲骨文的OCI，
這部分是英偉達最主要的明星客戶，幾家公司加起來會花5000億美元建設AI數據中心，
不過各家側重略有不同，從老黃PPT給出的內容來看，
亞馬遜AWS多是AI初創企業，微軟Azure集中在金融、工業和軟件巨頭，
谷歌服務的是零售、能源和消費行業，甲骨文主要是數據庫工業企業軟件服務，
每家雲平臺都有自己的絕活，比如谷歌的JAX、微軟的Copilot 365，
不過老黃想表達的核心意思是，這些公司底層都需要英偉達的AI平臺，比如cuDNN、cuDF這些庫和框架，
再下面是硬件，無論哪個雲，底層跑的都是英偉達的全棧技術，
整體邏輯是雲廠商（上）→ 雲廠商的客戶/服務（中）→ 英偉達A平臺（下），
目前英偉達數據中心業務60%的收入都來源於這些大客戶。
這裏分享一些我的看法，如果你只看老黃大會吹NewBee，可能覺得英偉達要無敵了，
但真實情況沒有老黃說的這麼樂觀，全世界大廠都苦“黃”久矣，
老黃數據中心業務毛利率是70%，羊毛出在羊身上，
雲巨頭們花出去的幾千億美金，大半都變成了老黃的利潤，所以幾家大廠都在弄自研芯片，
現在最成熟的是谷歌的TPU生態，亞馬遜AWS在推自家的Trainium，微軟有Maia芯片，
Meta也有自研的MTIA，而且Meta和AMD也有大單，想要扶持蘇媽的MI300和MI400來對抗老黃，
當然老黃也有對策，就是用新推出的推理芯片來鎖定客戶，本文後面一點會詳細聊這部分內容。
繼續看大會內容。
接下來一組PPT是老黃的親兒子們，左側是老黃投資的雲算力大廠CoreWeave，
客戶是OpenAI、Mistral AI、Runway這些站在硅谷風口浪尖的獨角獸，
右側是老黃的合作伙伴Palantir + Dell，新貴+老錢，主打toB/toG業務，
這部分是對公有云業務的補充，兩者共同點是底層都用的英偉達AI平臺和硬件，
之前老黃是被動賣計算卡，現在老黃更喜歡主動去收購企業，主動出擊和下游競爭，
比如老黃除了投資CoreWeave，還在歐洲花費20億美元收了自己另一個親兒子Nebius，詳情可以看我上一篇介紹英偉達供應鏈的文章。
到這裏大會差不多過了1/3，然後就是今天大會的核心概念——推理時代。
2023年的大模型GPT的元年，到24-25年是o1和Claude Code時代，
目前推理計算需求已經飆升到初代GPT一萬倍的水平，
老黃原話反覆強調：“推理拐點已到來。”
上面這部分是畫餅講未來的需求，嚴格來說也不算畫餅，因爲token需求確實存在。
結合下面這張圖，老黃把推理拐點轉化爲商業機會，
AI基礎設施需求已從去年5000億美元，翻倍到2027年的1萬億美元，
老黃直接回應市場對AI泡沫的質疑，但是資本市場還是不認可老黃的解釋，
今天凌晨老黃直播英偉達股價一度漲到188塊，但是隨之而來的是大資金趁勢出貨，
到收盤英偉達幾乎跌去盤中漲幅，略微收於開盤價之上。
資本市場這個表現其實和英偉達上次財報日後的表現一模一樣，
不過英偉達倒是也非常抗跌，175-180之間有很強的支撐託底，
很多人覺得英偉達有泡沫，目前英偉達遠期市盈率差不多是23倍，目前在七巨頭裏面並不算貴，
放在A股等市場，英偉達這類高成長科技半導體股，
如果盈利增速像英偉達這樣營收/利潤年增70-200%+，毛利率70%+，基本上不可能以這個價格買到。
老黃應該也是護盤心切，接下來帶來的是推理之王GB NVL72。
大家最近可能被龍蝦刷屏，還有一個詞token也成爲熱詞，
在推理時代，決定AI大廠收入最重要的就是token數量，
下面這張圖左右兩部分是SemiAnalysis的公開數據，
模型用的是DeepSeek R1（0528版本，FP4/1K/1K上下文），
左側圖表示每瓦產生的token數，GB300 NVL72每瓦特token數是H200的50倍，
右側圖是每百萬token的成本（越低越好），GB300 NVL72的token成本是Hopper的1/35。
下面這張圖是老黃英偉達Vera Rubin平臺的全家桶，也是全場最高潮的部分，
最頂上一層是7顆芯片，分別是Rubin GPU、Vera CPU、CX9、
BlueField-4、NVLink-6、Spectrum-X CPO和Groq 3 LPU，
這幾顆芯片在之前那邊文章已經多多少少介紹過，一會兒詳細介紹；
中間一層是服務器層，分別是Vera Rubin平臺、NVLink Switch、純Vera CPU、BF STX服務器、Spectrum-X CPO平臺和Groq平臺，最底部是完整的NVL72/LPX機架俯視圖。
接下來一個個聊。
Rubin GPU和Vera CPU是這套平臺最核心的大腦，
老黃上一代自研CPU是GraceCPU，Vera是新一代CPU，
過去傳統的x86 CPU已經成爲歷史（老黃現在還是英特爾的股東之一，投了50億美元），
CX9、BlueField-4和NVLink-6都是網絡層，負責GPU之間的數據傳輸，
Spectrum-X CPO光電共封裝算是全場最關注的技術，
傳統的光模塊是獨立可插拔的，激光器多、功耗高，
CPO端口速度達到800Gb/s，未來會達到1.6T，專爲agentic AI萬卡數據中心設計。
CPO這塊一直是爭論的焦點。
現在英偉達已經把算力拉到非常恐怖的程度，但是問題在於數據在GPU之間跑不快，
傳統的電信號傳輸在超高頻率下，功耗會呈幾何級數跳升，而且信號衰減嚴重，
老黃的邏輯很簡單，既然電跑不動了，那就用光，
CPO就是把光收發模塊和交換機芯片封裝在一起，
以前服務器光模塊是插在前面板上，數據要跑一段很長的銅線才能到達交換機芯片，
CPO直接把距離縮短到毫米級，所以老黃在全家桶裏專門展示了Spectrum-X CPO交換機，
在這次GTC大會前，CPO版塊我主要持倉TSEM、AAOI和AXTI幾家公司，
但是老黃這次英偉達大會其實大大壓縮了CPO的上升空間，
所以我在昨天盤中高位一口氣把CPO以及老黃投資的Lumentum和Coherent全部一鍵平倉，繼續補倉MU。
老黃的邏輯非常簡單，就是自己直接下場做CPO。
前面每年GTC大會前，達鏈CPO相關公司都會迎來炒作，
大家主要分析哪些第三方CPO廠商會給英偉達供貨，但是今天GTC大會之後，
英偉達打算自己做，而且CPO技術驗證時間也延後，
目前26-27年的AI算力集羣互聯主力仍是NVLink銅纜，這點和博通CEO財報後電話會議的內容一致，
而CPO只是需要等到2028年Feynman架構才大規模上量，
以前喊口號最響的是“光進銅退”，目前更像“光銅並舉”，
第三方CPO公司良率低，InP激光產能瓶頸，而且成本更高，目前估計仍然只有英偉達+TSM這種玩家才能大規模去玩。
最後是第七顆芯片——Groq 3 LPU。
Groq之前是老黃的競爭公司，後來被老黃用鈔能力買下來，
目前Rubin主要是用來訓練長上下文的MoE專家混合模型，
需要288GB的HBM4高性能內存，這也是導致大家買不到內存/存儲的“元兇”，
LPU主要負責推理，需要500MB SRAM，容量小，
但是SRAM帶寬達到150TB/s，大約是HBM4的七倍，主要爲實時token生成設計。
老黃秀完了Vera Rubin平臺的七大芯片/五種機架後，
接下來給大家畫餅下一代的費曼架構，預計會在2028年推出，
Kyber+CPO銅光混合機架，可以一鍵進行切換，
到時候纔是硅光子CPO全方面規模化的階段，
不過存儲仍然是當下最熱的行業，HBM缺貨非常嚴重，今年的訂單已經全部售罄，
AMD蘇媽也會在明天去韓國參觀三星的平澤園區，
接下來誰能搶佔拿到更多的HBM訂單，誰就會在接下來佔據優勢。
接下來是老黃壓軸的OpenClaw龍蝦。
前面鋪墊了這麼久，用一句話說就是老黃手上有大量便宜有好用的token，
而爲了把token產能消耗掉，有大量潛在需求的應用就是龍蝦，
前兩天我寫了一篇文章《從排隊安裝到求卸載，“AI龍蝦熱”到底割了誰的韭菜？》，
目前來看，龍蝦熱最大的受益者仍然是老黃，
所以老黃在GTC大會推出NemoClaw，主打企業安全版龍蝦。
大會最後過渡到物理AI/機器人，Olaf雪人上臺，GTC大會正式結束。
接下來再聊回本文的標題：AI到底是不是泡沫？什麼時候會破滅？
其實如果從資本市場短期波動來看，大資金的出逃確實說明了市場的恐慌，
英偉達之前發佈的財報很好、指引很強，但是股價已經震盪半年，
與英偉達綁定比較深的甲骨文已經是膝蓋斬，亞馬遜年內九連跌創下20年紀錄，
微軟單日暴跌超過10%同樣創下最大單日跌幅，股價單日蒸發3500億美元，
蘇媽的AMD財報雙BEAT仍然大跌25%，曾經最受資本市場歡迎的SaaS軟件公司市值蒸發超過四成。
泡沫正在出清的過程中，老黃今天大會上畫餅說英偉達Blackwell和Rubin到2027年總營收會突破一萬億美元，
實際上這個餅實現概率並不低，英偉達去年的年營收已經達到2160億美元，
加上之前的1300億，今年保守估計英偉達的年營收在3000億美元左右，
2027年營收只需要到3500億美元，就能實現1萬億美元的營收，這還是最保守的估計，
按照英偉達當前180塊的價格，到2027年遠期市盈率會跌破15，
當前英偉達自由現金流FCF大約有1000億美元，預期到今年底差不多有2000億的現金，
如果你覺得英偉達本身的泡沫很大，那麼市面上其實一大半的公司都比英偉達泡沫大得多。
目前AI泡沫主要集中在應用端，而且我覺得90%以上做應用端的公司都存在泡沫，
包括最近因爲龍蝦熱再次迎來暴漲的智譜和Minimax，
還有今年即將上市的兩家超級巨頭OpenAI和Anthropic，
我機緣巧合有關係可以通過朋友的家辦投到Anthropic，所以仔細研究了很長時間，
目前OpenAI估值傳聞大概在7000億-1萬億之間，Anthropic最新一輪融資估值是3000億，
兩家公司估值接近當年的英偉達，但是營收規模比當時的英偉達小得多，
而且燒現金速度驚人，依賴持續融資和IPO輸血。
老黃的偉大與狡猾，在這次GTC大會上展現得淋漓盡致，
他其實比華爾街更清楚客戶的焦慮，所以老黃不再單純兜售冰冷的GPU計算卡，
而是急着推小龍蝦，也是因爲他想幫自己客戶找到可以快速賺錢收回成本的應用場景，
否則一旦這些模型巨頭融不到錢了，老黃可能三年一萬億營收能夠賺到，
但再往後就不能保住增長速度，這也是資本市場給英偉達低估值的一個原因。
對於我們普通的科技愛好者來說，看懂了這個邏輯，你就看懂了未來兩年的財富密碼，
接下來長線能夠穩定喫到利潤收益的，依然是全球買鏟子的公司，
英偉達主導的AI算力時代還只是剛到中場，究竟是泡沫破裂一地雞毛，還是所謂的AGI真的降臨，時間都會給出答案，
但至少在目前，
這顆藍色星球上最大的科技賭場裏，
那個穿着黑色皮衣的男人，
依然是唯一的發牌官。
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